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1. ROUGE原理

在自然语言处理中，ROUGE是一种广泛使用的自动文本评估指标，用于比较生成文本和参考文本之间的相似度。ROUGE可以看做是BLEU 的改进版，专注于召回率而非精度。换句话说，它会查看有多少个参考译句中的 n 元词组出现在了输出之中。

ROUGE大致分为四种（常用的是前两种）：

ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率）ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列）ROUGE-W （将ROUGE-L的连续匹配给予更高的奖励）ROUGE-S （允许n-gram出现跳词(skip)）

四者具体的公式及不同，见链接：ROUGE原理

ROUGE 用作机器翻译评价指标的初衷是这样的：在 SMT（统计机器翻译）时代，机器翻译效果稀烂，需要同时评价翻译的准确度和流畅度；等到 NMT （神经网络机器翻译）出来以后，神经网络脑补能力极强，翻译出的结果都是通顺的，但是有时候容易瞎翻译。

ROUGE的出现很大程度上是为了解决NMT的漏翻问题（低召回率）。所以 ROUGE 只适合评价 NMT，而不适用于 SMT，因为它不管候选译文流不流畅。

2. 代码实现

下面是一个基于 Python 的示例代码，用于计算生成文本和参考文本之间的 ROUGE 指标。这段代码使用 Python 的 rouge 库来计算生成文本和参考文本之间的 ROUGE 指标。

from rouge import Rouge# 生成文本generated_text = "This is some generated text."# 参考文本列表reference_texts = ["This is a reference text.", "This is another reference text."]# 计算 ROUGE 指标rouge = Rouge()scores = rouge.get_scores(generated_text, reference_texts)# 打印结果print("ROUGE-1 precision:", scores[0]["rouge-1"]["p"])print("ROUGE-1 recall:", scores[0]["rouge-1"]["r"])print("ROUGE-1 F1 score:", scores[0]["rouge-1"]["f"])

首先，代码定义一个包含生成文本的字符串 generated_text 和一个包含参考文本的字符串列表 reference_texts。接下来，代码创建一个 Rouge 对象，并使用 get_scores 方法计算生成文本和参考文本之间的 ROUGE 指标。最后，代码输出 ROUGE-1 精确度、召回率和 F1 分数。

此代码演示了如何使用 Python 中的 rouge 库来计算生成文本和参考文本之间的 ROUGE 指标，以评估文本生成算法的质量。

这里，博主要提醒一下，对于中英文的输入序列处理方式是不同的，对于中文处理序列也存在不同的方法可能会导致不同的答案。 推荐阅读这位博主的介绍：中文自动文本摘要生成指标计算。

推荐阅读：

(1) 文本生成客观评价指标总结

(2) 中文自动文本摘要生成指标计算

参考链接：

ROUGE原理